# 在突增或者突降的变化剧烈的情况下，拟合参数的效果不好，有用到插值的算法补全
# 一些数据来平滑剧烈变化的过程。在图像处理中，也经常有用到插值算法来改变图像的大小，在图像超分(Image Super-Resolution)
# 中上采样也有插值的身影

# 线性插值，双线性插值，双三次插值
import cv2
lean_img = cv2.imread('./lena.png')
lena_x2 = cv2.resize(lean_img, (0, 0), fx=2, fy=2, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
lena_x2_cubic = cv2.resize(lean_img, (0, 0), fx=2, fy=2, interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
cv2.imshow("initial", lean_img)
cv2.imshow("Demo", lena_x2)
cv2.imshow("cubic", lena_x2_cubic)

#等待显示

cv2.waitKey(0)##键盘绑定函数，共一个参数，表示等待毫秒数，将等待特定的几毫秒，看键盘是否有输入，返回值为ASCII值。如果其参数为0，则表示无限期的等待键盘输入；参数>0表示等待delay毫秒；参数<0表示等待键盘单击。waitKey()与waitKey(0)，都代表无限等待
cv2.destroyAllWindows()